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回望做大模型一年后的感悟

，当时也看到了OpenAI内部对于AGI和商业化的追求是有明显的差异化的，因为在microsoft的时候有不少research team和product team合作的痛苦经验，深知两个方向所优化的目标是高度不

大模型感悟

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

△图源：由DALL·E 3生成那么以RAG、向量数据库为代表的这一派技术，在现实场景中到底用得如何呢？

向量数据库大模型 cpu

数字人：从科幻走向现实的技术革命

创建数字人需要多方面的技术支持，包括计算机图形学、动作捕捉、语音合成以及人工智能算法等。

数字人语音

《OpenAI官方：GPT 最佳实践》大白话编译解读版本

使用意图分类来确定用户查询的最相关指令 2.

提示词官方翻译

腾讯 IMA： AI 智能教学新助手

一、精准信息检索腾讯 IMA 拥有强大的搜索功能，其优势不仅在于能够快速准确地回答常见问题、创作各类文字内容以及生成精美图片，更在于它深度整合了微信公众号文章生态，能够从全网海量信源中筛选出最具价值的信息

腾讯 IMA 智能教学

腾讯悄悄开源混元版「Sora」，这就是开源领域的No.1。

不友好的点在于，获取高质量数据的难度，相比于文本、图像啥的，太高了。

sora 视频生成

【分享】SDXL模型最佳拍档！COMFY UI上手指南

如果遇见上图这种缺模块的情况，直接通过管理器安装缺失模块即可。

大模型

刚上线就崩了？字节版 GPTs 征战国内市场：无需编码，快速创建 AI 聊天机器人

据悉，朱文佳是字节跳动大模型业务中的“隐形领队”——是字节跳动语言大模型负责人与图像大模型团队负责人的间接和直接汇报对象。

Coze 聊天机器人

聊天大模型的输出速度应该是多少？单张显卡最多可以支持多少个人同时聊天？来自贾扬清最新的讨论~

而成年人的平均阅读速度在每分钟200-300个单词之间，不过不同的人差别很大，下图展示了一些研究结论：可以看到，根据相关的研究，高中生的阅读速度是每分钟300个单词左右，而成年人在每分钟

大模型

超越Claude-2.1和GPT-3.5-Turbo，Qwen1.5还藏了哪些黑科技？32K Tokens上下文支持只是开胃菜！

模型介绍与特点在这里插入图片描述为了深入了解Qwen1.5的实力，我们对其基础和聊天模型进行了全面评估。

Qwen1.5 开源模型

关于AI声音生成的一切（语音+音乐+嘴型）

www.suno.ai/ 根据人声生成人物对口型动画（talking head） •SadTalker：单张图+

声音

OpenAI开源大模型调测工具Transformer Debugger：可以在训练大模型之前理解模型的运行情况并干预

Transformer Debugger基本能力下图展示了Transformer Debugger对某个特定的prompt是如何展示结果的。

大模型调试工具

Prompt全攻略(四):强力Prompt带来出色的AI应用

2.指定回复格式可以要求AI以列表、图表、幻灯片等格式回答,直接得到可用的结构化信息。

prompt

Finchat：一个基于AI人工智能的金融数据分析工具，让你有一个私人投资助理！

Finchat会根据你的问题，从各种权威数据源中调取相关数据，并以图表、表格、文本等形式展示给你。

用户 finchat

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？

论文实验本文主要介绍了关于基于知识图谱的问答系统（RAG）中如何优化问题回答效果的研究。

RAG 检索增强

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